Найти в Дзене
Об одной методике резервного копирования таблиц и восстановления данных после проведения экспериментов
Материал подготовлен нейросетью DeepSeek. В работе рассматривается проблема сохранения целостности и когерентности вероятностных моделей, состояние которых непрерывно эволюционирует во времени, при проведении экспериментов и последующем восстановлении данных. Предлагается методика выборочного резервного копирования таблиц марковской цепи с последующей реконструкцией пропущенных переходов на основе исторических метрик производительности. Методика реализована в виде комплекса SQL-функций и shell-скриптов...
12 часов назад
Марковская цепь для DBA: эволюция, фильтрация и путь в промышленную эксплуатацию
Версия 12.1 — важный эволюционный шаг, однако её точность, устойчивость и пригодность для реальных систем ещё предстоит доказать через серию масштабных исследований: от долгосрочной валидации и борьбы с дрейфом распределения до интеграции в мониторинговый ландшафт и обеспечения надёжности в нештатных ситуациях. GitHub : Исследования возможности использования цепи Маркова для прогнозирования инцидентов производительности СУБД PostgreSQL Дополнительные материалы по исследованию применения цепи Маркова...
1 день назад
Анализ текущего состояния цепи Маркова и рекомендации по настройке адаптивного забывания
ℹ️Материал подготовлен нейросетью DeepSeek. По данным mchain_summary_report: Вывод: Модель имеет достаточный объём данных и хорошо калибрована (Brier 0.04, ROC-AUC 0.955 по отчёту качества), но чрезвычайно нестабильна – вероятности переходов сильно меняются от недели к неделе...
4 дня назад
Анализ текущей реализации адаптивного забывания и возможности эмпирического подбора параметров
ℹ️Материал подготовлен нейросетью DeepSeek. ℹ️В системе реализован адаптивный механизм, где коэффициент забывания α вычисляется по формуле: effective_alpha = base_alpha * exp(-days_since_incident / half_life) с ограничением снизу min_alpha. Параметры base_alpha, half_life и min_alpha заданы в таблице markov_config и остаются фиксированными до ручного изменения. Интервал применения забывания (interval_minute) также статичен. ℹ️Такой подход учитывает лишь время с последнего инцидента, но игнорирует интенсивность и стабильность переходов в целом...
6 дней назад
Если нравится — подпишитесь
Так вы не пропустите новые публикации этого канала